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ASMPT - 반도체 및 전자제품 제조 장비의 정밀도 및 처리량 개선 사례
차세대 반도체 장비에 정밀성과 유연성을 제공하는 소프트웨어 기반 모션 제어
"MATLAB에서 만든 비선형 ARX 모델을 통해 우리는 반도체 및 전자제품 제조에 사용되는 본딩 장비의 정확한 모션 제어를 구현할 수 있었습니다. 이러한 정밀도는 경쟁이 치열한 시장에서 우리에게 강력한 기술적 우위를 제공합니다.”
주요 성과
- MATLAB에서 ILC를 사용해 고정밀 피드포워드 제어 신호를 계산함으로써 추적 오차를 최소 30% 감소시켰습니다.
- System Identification Toolbox™로 개발한 AI 기반 비선형 시스템 식별 모델을 통해 정확하게 실행되는 동작 궤적의 범위를 확장하고 정밀도와 유연성을 향상시켰습니다.
- MATLAB 및 Simulink®로 구축된 소프트웨어 기반 솔루션으로 값비싼 하드웨어 수정을 대체하여 비용 효율적인 모션 제어를 구현했습니다.
ASMPT는 AERO PRO Wire Bonder와 같은 차세대 장비를 사용해 반도체 회로의 인터커넥트를 생성합니다. 기계는 정밀한 모션 제어를 구현하는 동시에 높은 완제품 생산량을 유지해야 합니다.
ASMPT는 반도체 및 전자제품 제조를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공하는 글로벌 기업입니다. 이 회사는 다양한 응용 분야에서 고성능 생산을 가능하게 하는 첨단 반도체 패키징 및 전자 조립 장비와 소프트웨어 기술을 제공합니다.
급변하는 반도체 환경에서 선도적인 위치를 유지하기 위해 ASMPT는 하드웨어 재설계에 수반되는 비용과 복잡성 없이 본딩 장비의 정밀도와 유연성을 향상시켜야 했습니다. 목표는 더 넓은 범위의 제조 궤적을 지원하면서 모션 제어 정확도를 향상시키는 것이었습니다.
ASMPT는 MATLAB®에서 ILC(반복 학습 제어) 기법을 사용해 고정밀 피드포워드 제어 신호를 생성하는 비선형 회귀 모델을 구축했습니다. 이러한 모델은 ASMPT의 본딩 장비의 모션 제어 시스템에 통합되어 기존의 하드웨어 기반 방식보다 뛰어난 성능을 발휘하는 소프트웨어 기반 개선을 가능하게 했습니다.
서로 다른 엔드 이펙터 궤적에 대한 ILC의 반복적인 재조정을 방지하기 위해 ASMPT는 MathWorks와 협력하여 여러 궤적에 걸쳐 일반화할 수 있는 비선형 자기회귀 외생 모델을 구축하고 적용했습니다. 이러한 접근 방식은 궤적별로 ILC를 재조정할 필요성을 없애주므로 정밀도를 저하시키지 않으면서 더 빠른 배포와 더 넓은 적용 범위를 가능하게 합니다.
